在 R 中，从第二列的第一次出现更改数据框列答案

【问题标题】：in R, change dataframe column from the first occurence of a second column在 R 中，从第二列的第一次出现更改数据框列
【发布时间】：2026-01-24 09:20:03
【问题描述】：

我有一个类似这样的数据框：

set.seed(1004)
x <- c(sort(rnorm(40)),sort(rnorm(20)),
       sort(rnorm(40)),sort(rnorm(20)))
x[30:40] <- -x[30:40]+1
x[90:100] <- -x[90:100]+1

y <- c(rep('a',times = 60),rep('b',times = 60))
z <- 1:length(x)

df <- data.frame(z, x, y)

我想根据x和y新建一个专栏。我想要的是，在每个y 子组（即示例中的“a”和“b”）中，x > 0 的第一次出现，该额外列的下一行应该具有相同的值（因子）。而且，即使x < 0 在第一次出现后再次出现。

最后我想要这样的东西：

df$y2 <- c(rep('0', times = 20), rep('1', times = 40), rep('0', times = 19), rep('1', times = 41))

到目前为止，我尝试过这个：

library(magrittr)
df %<>% 
  mutate(y2 = case_when(
    x < 0 ~ '0',
    x >= 0 ~ '1'
  ))

但我错过了一个论点，即使x 再次变为负数，y2 仍保持在“1”。

我想要的图形表示是：到目前为止我有这个：

虽然我想要这个：

【问题讨论】：

标签： r dataframe find-occurrences

【解决方案1】：

df <- data.frame(z, x, y)
df$y2 <- c(rep('0', times = 20), rep('1', times = 40), rep('0', times = 19), rep('1', times = 41))

library(magrittr)
df %<>% 
  group_by(y) %>% 
  mutate(y3 = cummax(ifelse(x < 0, 0, 1))) #by taking cummax, y3 will always be 1 after the first x > 0 for each group y

table(df$y2 == df$y3, useNA = "always")

TRUE <NA> 
 120    0

【讨论】：

或cummax(x >= 0)
哦，是的，你是对的，我什至不需要ifelse()
谢谢，因为我确实为这个可重现的例子回答了我的问题，所以我接受这个答案。但由于某种原因，它不适用于我的原始数据集（没有警告消息，只是所有 y3 等于 1）。我会尝试修复它，但感谢您提供cummax 功能。
哦，我遇到了问题，group_by() 在我的情况下应该包含 2 列，而不仅仅是 1 列。
您能针对这个其他问题提出一个新问题吗？

【解决方案2】：

在这里，我使用函数 Position 来查找满足特定条件的第一次出现的位置。在这种情况下 x > 0。然后我创建一个向量，其中包含基于此位置的新列的值。

library(dplyr)
library(magrittr)

createNewValues <- function(x){
  splitPoint <- Position(function(x) x>0, x)
  return(rep(c(0, 1), times = c(splitPoint-1, length(x)-splitPoint+1)))
}

df %<>% 
  group_by(y) %>% 
  mutate(y2 = createNewValues(x))

【讨论】：